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一种仿阳极铝合金镀膜加工纹理分析方法及系统: 本发明公开了一种仿阳极铝合金镀膜加工纹理分析方法及系统。该方法首先获取铝合金镀膜工件的图像数据。接着，利用机器学习算法构建铝合金纹理分析模型，并得到纹理特征。基于纹理特征进行工件分析，判断其是否达到加工标准，生成相应的分...; 任幼平杨勇

基于图谱纹理分析的IP软核恶意逻辑检测方法: 本发明提供了一种基于图谱纹理分析的IP软核恶意逻辑检测方法，包括以下步骤：步骤S1：构建标准化硬件木马图谱纹理库；步骤S2：提取IP软核灰度图谱，对所述灰度图谱进行图像增强处理；步骤S3：提取IP软核灰度图谱的纹理特征点...; 倪林李霖王欣玫何俊张帅吴波鲜明叶秋凯

热轧线材表面缺陷的图像纹理分析及其缺陷机制探究: 2024年; 热轧线材是金属材料加工中广泛应用的一种形式,其表面质量直接影响最终产品的性能和质量。针对常见的热轧线材表面缺陷,明确不同类型缺陷的特征及其对产品性能的影响。在热轧线材表面缺陷分析中采用的图像处理技术和算法,揭示工艺参数对表面缺陷的影响以及纹理特征与缺陷形成的关联性,为热轧线材表面质量控制提供理论支持。; 辛韫丞; 关键词：热轧线材图像纹理分析

增强CT图像纹理分析在非小细胞肺癌病理分型及分期中的应用价值: 2024年; 目的:探讨增强CT图像纹理分析在非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer, NSCLC)病理分型及分期中的应用价值。方法:回顾性分析2012年1月—2013年12月间在南通市肿瘤医院经手术病理证实为NSCLC 61例的临床及影像资料。用纹理分析软件(Image J)勾画感兴趣区并提取和计算病灶图像纹理特征参数,比较不同病理类型及分期中这些纹理特征参数的差异,绘制ROC曲线评价纹理特征鉴别NSCLC病理分型及分期的价值。结果:增强图像上,肺腺癌及肺鳞癌积分密度差异有统计学意义(P=0.013),鉴别肺腺癌及肺鳞癌的AUC为0.720(95%CI:0.592~0.848),敏感度为0.93,特异度为0.53。积分密度和对比度在Ⅰ+Ⅱ期及Ⅲ期NSCLC中差异有统计学意义(P<0.001、P=0.041),积分密度鉴别的AUC为0.823(95%CI:0.718~0.928),敏感度为0.89,特异度为0.70;对比度鉴别的AUC为0.667(95%CI:0.522~0.811),敏感度为0.42,特异度为0.89。结论:增强CT图像纹理分析在NSCLC病理分型及分期中有一定的应用价值。; 周林丽; 关键词：非小细胞肺癌纹理分析对比度

超声纹理分析技术在乳腺肿瘤诊疗中的应用进展: 2024年; 目前,乳腺肿瘤在全球女性中的发病率不断上升,早期诊断及治疗对患者预后至关重要。超声纹理分析技术可以高通量提取图像信息,选取适当的纹理特征反映疾病的异质性。目前,超声纹理分析技术逐渐应用于鉴别乳腺肿瘤良恶性、预测乳腺癌分子分型及腋窝淋巴结转移、评估新辅助化疗疗效等方面。本文就超声纹理分析技术在乳腺肿瘤诊疗中的应用进展进行综述。; 邹欣芯任建丽; 关键词：超声纹理分析乳腺肿瘤

基于CT平扫纹理分析预测腮腺多形性腺瘤包膜浸润的初步研究: 2024年; 目的:探究基于CT平扫图像纹理分析预测腮腺多形性腺瘤(PA)包膜浸润的可行性。方法:选取2016年1月—2022年10月于靖江市人民医院经手术病理确诊为腮腺PA的患者49例,其中包膜浸润组21例,包膜未浸润组28例。运用Mazda软件在CT平扫图像上手动勾画病灶最大层面感兴趣区(ROI)。应用Fisher系数、POE+ACC及MI 3种降维方式,筛选出最佳纹理参数,通过受试者工作特征(ROC)曲线评估其诊断效能。结果:纹理特征参数中包膜浸润组的S(0,3)DifVarnc、VertlRLNonUni、HorzlRLNonUni、HorzlGLevNonU、135drRLNonUni、135drGLevNonU均高于包膜未浸润组,且差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线显示VertlRLNonUni的灵敏度与特异度较为平衡,其AUC值、灵敏度、特异度分别为0.747、76.19%、71.43%,具有良好预测效能。结论:CT平扫图像纹理分析能够提高术前腮腺PA包膜浸润的预测效能,对指导临床手术方式选择及预后评估有重要作用。; 施久刚茅枭骁唐银马树声张磊卢亮; 关键词：腮腺肿瘤计算机体层成像纹理分析

基于全局纹理分析与局部包膜特征的自动化肝纤维化评估系统及方法: 本发明公开了一种基于全局纹理分析与局部包膜特征的自动化肝纤维化评估系统及方法，包括图像获取模块获取患者肝脏的图像数据；数据预处理模块对图像数据进行预处理，包括去噪、增强、几何校正操作，以提高图像质量和减少干扰；全局纹理分...; 吕小州王伟胡航通陈立达柯伟平程美清黄惠

基于计算机纹理分析和支持向量机的古琴面板品质预测: 2024年; 本研究应用支持向量机算法,结合古琴共鸣板木材表面纹理特征,建立古琴面板质量预测模型。共收集古琴面板样品77张,采用数码相机拍摄共鸣板图像,经图像处理去除背景。提取包括连续纹理数、断裂纹理数、最长纹理值等7项纹理特征定量指标,以其中21张样品作为训练集,余下56张作为测试集。利用支持向量机结合专家打分法对训练集特征进行模型训练,并对测试集进行等级预测。结果显示,训练集和测试集的分类准确率分别达到95.23%和96.42%。两组预测等级与专家评分实际等级之间误差较小。研究表明,支持向量机算法可对古琴面板木材纹理特征进行有效分类,实现面板质量的准确预测,为乐器面板的选材提供了参考。; 曹野; 关键词：古琴支持向量机木材纹理

CT纹理分析在鉴别腰椎多发性骨髓瘤与骨质疏松中的价值: 2024年; 目的探讨CT纹理分析在鉴别腰椎多发性骨髓瘤(MM)与骨质疏松中的价值。方法选取40例腰椎多发性MM(MM组)与腰椎骨质疏松40例(骨质疏松组)患者的资料进行分析,基于术前CT轴位图像,分别选择一个MM椎体和骨质疏松椎体勾画感兴趣区(ROI),利用MaZda软件提取图像纹理特征,用费希尔算法(Fisher)、分类错误率+平均相关系数算法(POE+ACC)、交互信息算法(MI)三种方法对提取的特征参数进行降维筛选,其每种方法筛选出10个最优纹理特征参数,然后利用原始数据分析法(RDA)、主要成分分析法(PCA)、线性判别分析法(LDA)、非线性判别分析法(NDA)四种分析方法分别结合降维筛选出的特征参数,计算各组合的分类误判率。对30个最优纹理特征参数进行统计学意义分析,获取具有统计学意义参数的受试者工作(ROC)曲线。对有意义的参数行Spearman相关分析做进一步筛选,筛选出的参数构建Logistic回归模型。结果三种降维方法中,POE+ACC结合NDA组合对两种疾病的误判率最低(2.50%),15个纹理特征具有统计学意义。经筛选后获得135dr_GlevNonU、Perc.99%、S(0,4)Correlat和WavEnLH_s-5的4个参数构建模型,ROC曲线分析表明该模型诊断效果较好,曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.968。结论基于CT图像的纹理分析有助于鉴别MM与骨质疏松,且135dr_GlevNonU,Perc.99%,S(0,4)Correlat和WavEnLH_s-5构建的联合模型诊断效果较好。; 朱心雨郭立张雨柔黄鹏; 关键词：纹理特征骨髓瘤骨质疏松

多参数MRI纹理分析预测小病灶乳腺癌腋窝淋巴结转移: 2024年; 目的探讨基于磁共振T_(2)加权像(T_(2)weighted image,T_(2)WI),质子密度加权像(diffusion weighted imaging,DWI)及动态增强磁共振成像(dynamic contrast enhanced-magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的多参数磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)纹理分析在小病灶乳腺浸润性导管癌腋窝淋巴结状态预测中的价值。方法回顾性分析2018年1月至2023年6月于台州市中心医院收治的139例初诊浸润性导管癌患者病历资料。根据术后病理结果分为无腋窝淋巴结转移组85例及腋窝淋巴结转移组54例。所有患者行术前MRI检查,包括T_(2)WI,DWI及DCE-MRI等序列。于各序列肿瘤最大径层面绘制感兴趣区后利用Firevoxel软件进行纹理分析,得出了包括均值、标准差、偏度、峰度和熵在内的5个主要参数。运用单因素分析评估各参数特征值在鉴别腋窝淋巴结状态之间的有效性,将单因素分析有意义的变量采用二元Logistic回归分析以探讨特征值与淋巴结转移状态之间的关联,并绘制受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,计算ROC曲线下的面积(area under curve,AUC)。结果纹理参数中DCE-MRI序列所绘感兴趣区得到的熵值及平均值,T_(2)WI的偏度值在两组间差异有统计学意义(P<0.001)。其中DCE-MRI的熵值在单因素分析中AUC值最高为0.719,对所选的参数行多因素分析获得了最佳诊断模型,在鉴别淋巴结转移及无淋巴结转移组中AUC为0.769。结论基于多参数MRI的小病灶乳腺癌纹理分析可以较好地预测术前乳腺癌腋窝淋巴结转移状态。; 何遐遐陈超杨晓萍汪国余; 关键词：腋窝淋巴结浸润性导管癌纹理分析

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